论“大数据杀熟”的法律规制

论“大数据杀熟”的法律规制

马驰

(哈尔滨商业大学法学院，黑龙江哈尔滨  150028)

摘要：现代科学技术飞速发展，互联网、大数据的普及方便了我们的工作和生活。同时，科学技术这把双刃剑的负面效应也日益显现出来，“大数据杀熟”就是代表之一。“杀熟”行为不仅严重侵犯了平台用户的个人信息权、知情权和公平交易权，也影响着人们对于新技术发展的信任度，危害大数据产业的发展。对此可以通过完善国家监督立法、健全消费者维权制度等多个角度来讨论“大数据杀熟”行为的法律规制路径，希望有利于保护消费者合法权益，推动大数据产业的有序发展。

关键词：大数据杀熟；消费者权益；互联网平台；算法权力

一、“大数据杀熟”行为的社会危害

“大数据杀熟”行为，简言之就是“互联网平台通过大量收集用户个人信息，充分利用自身所掌握的算法新技术对各种类型的消费者进行精确分类，并以此为基础进行隐蔽的差异化定价，对‘熟客’进行不当的利益攫取。”互联网平台滥用用户个人信息，不仅是对消费者合法权益的侵害，同时也破坏了正常的市场竞争秩序，影响大数据产业的长远发展。

（一）侵害消费者的合法权益

首先，“杀熟”行为侵害消费者的个人信息权。理论上平台只需要获取消费者的联系方式、选取的商品和服务、收货地址等这些基本信息，就可以和消费者完成交易，但实际上为了进一步划分消费者群体，实施差别定价，实现利润最大化，各互联网平台也大量收集用户的经济收入、家庭情况等与交易无关的非必要信息。[1]平台在向消费者提供服务时一般是通过格式合同的形式对收集的信息进行确认，消费者对其中的一些条款根本就没有讨价还价的余地，因为用户想要使用该平台，就必须全部同意合同内容。表面上看，互联网平台在收集这些信息时确实得到了消费者的同意，实际并不是用户和平台协商的结果，最终还是侵害了消费者的个人信息权。

其次，“杀熟”行为侵害了消费者的知情权。消费者有权知悉选择商品或者服务的真实价格，传统经济模式下消费者对“明码标价”的理解是针对同一商品和服务，所有的消费者所支付的价格应当是无差别的。虽然在互联网平台上，商品和服务已被“明码标价”，但实际上“千人千价”“看人下菜碟”等差异化定价行为，违背了“明码标价”的实质要求。“大数据杀熟”的问题之一就在于对可能出现的价格差异，互联网平台没有明确进行告知，甚至向用户提供误导信息，侵犯了消费者的知情权。

最后，“杀熟”行为还侵害消费者的公平交易权。《消费者权益保护法》的相关条款对于公平交易权作出了明确了规定，“公平”不仅包括形式上的公平，还包括实质意义上的公平。

前文已经论述二者在信息收集时的不平等。此外，互联网平台为了实现利润最大化，深挖用户的消费和浏览记录，利用大数据算法洞悉消费者的偏好。平台清晰地知道消费者的底牌，通过提供个性化服务实施差别定价，同一时间、相同的商品和服务，对平台忠诚度较高的用户收取费用却比新用户更多，这就造成了“会员配送费比非会员更贵”、“手机越贵，打车越贵”等现象屡见不鲜。[2]这种行为明显有违公平的市场交易秩序，损害了平台用户的公平交易权。

(二)影响大数据产业健康发展

“大数据杀熟”行为不仅损害了消费者的合法权益，还危害互联网行业以及大数据产业的发展。

首先，“杀熟”行为可能会演变成为一场虚拟领域的信任危机。在互联网时代，信息传播的速度越来越快。“大数据杀熟”行为曝光后会在网络中迅速传播、发酵，引起后续一系列连锁反应。更多的“杀熟”行为会被相继披露，引起消费者对涉事平台产生不信任和恐慌心理，当质疑的声音不断积累，社会大众会对线上消费产生严重的信任危机。信任危机一旦出现，就需要一段漫长的信用重塑过程，这会对我国大数据产业的长远发展产生极大的负面影响。[3]

此外，“杀熟”行为容易改变市场竞争结构，形成垄断。互联网平台为实现其“杀熟”目标，必须要收集海量的消费者个人数据，进一步利用算法技术对消费者进行精细分类和精准的行为预测。大型互联网平台拥有庞大的消费者群体，可以收集海量的用户信息，在市场竞争中也就掌握了更多的主动权。而小型互联网平台因为用户较少、数据量不足、也无法通过低价策略吸引消费者。这种情况严重阻碍了小平台的发展，长此以往没有新鲜血液的注入，就会形成大者愈大、小者愈小甚至被吞并的局面，破坏正常的市场竞争秩序，最终使少数几家互联网平台占据垄断地位。

二、“大数据杀熟”行为的本质

对于“大数据杀熟”行为的本质，目前学术界的各种观点也是见仁见智，但总体而言，主要可归纳成以下几种。

（一）价格歧视理论

一些学者依据“杀熟”行为的客观表现形式，将其本质定性成为价格歧视行为。但价格歧视属于传统经济学理论的一种，冒然在我国现行法律体系框架内添加价格歧视理论还有进一步探讨的余地。在经济学理论中，任何商品和服务都不能满足消费者的所有需求，消费市场存在需求弹性，互联网平台对不同的用户区别定价并无不当，只是从客观表现形式上看，“杀熟”行为容易被认为是价格歧视。

[4]

《价格法》第十四条第五款规定；经营者不得实施“提供相同商品或者服务，对同等条件的其他经营者实施价格歧视”的不正当行为。此条将价格歧视的行为对象明确规定为“其他经营者”，若将消费者也划分成为价格歧视的对象，立法明文禁止有利于经济发展的适当价格歧视行为，反而会对社会进步产生不利影响。因此，“大数据杀熟”行为并不能定性成为价格歧视。

（二）价格欺诈理论

有一部分学者认为，“大数据杀熟”是互联网平台通过分析用户的个人数据，故意使消费者陷入错误认识，从而向“熟客”高价出售商品或者服务的行为，属于价格欺诈。《禁止价格欺诈行为的规定》将价格欺诈定义为：经营者利用虚假的或者使人误解的标价形式或者价格手段，欺骗、诱导消费者或者其他经营者与其进行交易的行为。但是在“大数据杀熟”中，互联网平台只是通过分析数据，预测消费者可能接受的最高价格，在这个过程中平台并没有欺骗、诱导消费者与其进行交易。

此外，《关于<禁止价格欺诈行为的规定>有关条款解释的通知》第十条将线上交易价格欺诈的主体明确规定为“经营者”。但是，由于大多数第三方网络交易平台并不是直接向消费者或者其他经营者销售商品，互联网平台仅充当中间媒介（例如美团、饿了么）的作用，并不是价格欺诈的合格主体。综上，在我国现行法律体系内，“大数据杀熟”行为也不能定性成为价格欺诈。

（三）算法权力和个人数据滥用理论

不同于传统“杀熟”，“大数据杀熟”行为凭借互联网科技和大数据技术，通过“信息收集—用户画像—差别定价”三个步骤实现“杀熟”目的，具有明显的新技术特征。因此，部分学者认为，以数据算法为技术手段的“大数据杀熟”行为，并非是简单的侵权以及法律规制问题，同样也是互联网平台滥用算法权力和滥用个人数据所致。

在互联网交易中，消费者想要使用该平台，必须要先勾选“阅读并同意该服务条款”，其中大多是免除或限制责任条款以及平台对用户信息的使用等。还有一些条款规定平台可以将收集的用户数据交由其关联公司或者合作伙伴使用，在这个过程中平台始终主张收集、使用消费者的个人数据是为了提升服务和市场调研等。互联网平台如果将个人数据用于加强管理、提升用户消费体验并无大碍，但应仅限于该平台内部。一旦平台之间相互共享数据，泄露的风险就会增加，用户在其他平台消费时会十分被动，自主选择权会受到严重侵害。

结合上述分析，在我国现行法律框架内，“大数据杀熟”行为不能认定为价格歧视或价格欺诈。差异化的定价和消费者的合法权益受到侵害，只是“杀熟”的表象和结果，“杀熟”行为的实质是互联网平台滥用算法权力和用户个人数据。

三、“大数据杀熟”行为的法律规制困境

“大数据杀熟”行为的规制困境首先在于法律性质的不明确，虽然有多部法律涉及“杀熟”，但都含糊不明，同时，在法律的实际操作层面，也存在一部分问题。

（一）“大数据杀熟”的法律性质模糊

通过上文分析，“大数据杀熟”行为在我国法律框架下并不能认定为价格歧视或者价格欺诈行为，而是互联网平台滥用算法权力和用户个人数据，但这只是众多学者个人观点的探讨，我国法律对“杀熟”行为的性质仍然没有明确。

2020年市场监管总局发布《关于平台经济领域的反垄断指南（征求意见稿）》第十七条将“杀熟”行为定性为滥用市场支配地位，对交易条件相同的交易相对人实施差别待遇的行为。该规定试图以软法的形式来抵消平台和消费者之间的不平等，但是软法缺乏国家强制力保证，这也从侧面说明其他相关法律不同程度的缺陷。《消法》和《价格法》中的有关规定比较宽泛，即使是规制互联网领域交易的专门法——《电子商务法》也未对“杀熟”行为明确定性，其第十八条第一款规定：互联网平台应当提供不针对其个人特征的搜索结果，但是并没有说明“个人特征”除了兴趣爱好、消费习惯之外还包括哪些内容，“搜索结果”是否包括差别定价。因此，目前“大数据杀熟”行为的法律性质仍然不明，难以对其进行有效规制。

（二）用户个人信息保护不到位

目前，我国相关法律法规对互联网用户的个人信息保护采取的是“知情+同意”原则，此项原则要求经营者在收集个人信息时，应当明确告知用户收集信息的目的以及处理信息方式和规则，只有经过用户明示或者默示同意之后，才能进行收集和使用信息的活动。2017年开始施行的《网络安全法》就规定互联网经营者必须明示收集和使用个人信息的目的、方式和范围，并经被收集者同意。2021年11月1日施行的《个人信息保护法》第十四条也对“知情+同意”原则进一步扩张，规定该同意应当由个人在充分知情的前提下自愿、明确作出；第十五条也明确说明个人有权撤回其同意。但是在数据流通不断加速的大环境下，传统的“知情+同意”原则已经无法适应时代的发展。互联网平台的告知以及消费者同意通过点击“隐私协议”的方式实现，但这些隐私条款往往冗长而且晦涩难懂，大部分消费者都直接勾选了同意按钮，并未阅读条款，“知情+同意”原则成为形式化流程，并未起到实质性作用。因而，传统的“知情+同意”路径已经具有很大的滞后性。

[6]

（三）监管机制存在缺陷

互联网平台的“大数据杀熟”行为不仅涉及到《价格法》、《电子商务法》等多个领域的法律法规，还涉及到包括工商、网信等在内的多个监管部门。虽然部门多，但是缺乏一个专门的监管主体，当多个部门都可以进行监管时，就会产生权责不清、互相推诿的现象，致使问题处理周期长，监管效率低下。加之各个部门间的信息沟通不畅，很多平台的监管都不到位，最终使“杀熟”行为愈演愈烈。

另一方面，由于新技术的发展日新月异，互联网平台相对独立、用户流量大，“大数据杀熟”行为的隐蔽性高，难以被察觉。传统的“消费者披露—监管部门调查—事后处理”的模式已经不能满足解决互联网“杀熟”行为的需要。此外，由于监管设备落后以及缺乏优秀的技术人才，造成执法的操作性不足，也无法适应实际的紧迫需求。

（四）被“杀熟”消费者的损害赔偿问题难以解决

首先，民事侵权行为通常采取过错责任原则，民事诉讼的一般举证规则为“谁主张，谁举证”，在“杀熟”诉讼中，要由消费者举证证明互联网平台在提供商品和服务的过程中进行差别定价的行为存在主观过错，这一点对于消费者提出了更高的要求。[7]其次，外卖、打车等互联网平台是大数据“杀熟”行为的高发领域，这些平台对海量用户实施“杀熟”行为，聚蚊成雷，通过价格差攫取了巨额利润。但是单个消费者维权成本远远大于被榨取的“价格剩余”，这也造成了被“杀熟”消费者的维权意识一直不高。因此，即使遭遇大数据“杀熟”，多数用户也只是在网络上披露相关平台的不法行为，很少会通过诉讼的方式寻求损害赔偿。

四、“大数据杀熟”的法律规制路径

有效规制“大数据杀熟”行为，摆脱目前的法律规制困境，我们不仅需要在立法层面上制定和完善相关法律法规，在实际操作层面也需要国家和社会共同发挥作用。

（一）通过立法确定“杀熟”行为本质

在我国现行法律框架下，大数据“杀熟”行为并不能定性为价格歧视或者价格欺诈，而是互联网经营者滥用算法权力、滥用平台用户个人数据的行为。作为专门调整网络交易、解决线上消费矛盾、维护正常市场秩序的《电子商务法》，应当首先完善《电子商务法》第十八条的相关条款，通过立法，统一规定互联网平台滥用算法权力和滥用用户个人数据行为的概念及构成要件，明确“杀熟”行为的法律本质。

（二）加强用户信息的保护和正确使用

前文已经论述，传统的“知情+同意”原则一方面增加了用户个人数据信息被侵害的风险，另一方面也阻碍了互联网平台对用户数据信息的正确使用，不利于优化服务和提升用户的消费体验，并不适应大数据时代数据信息流动的需求。用户数据信息不仅是主体的合法财产，还涉及到数据信息处理者的利益以及公共利益。“知情+同意”原则对用户数据信息处理权限依据的是主体同意与否的二元判断，而“场景风险”理论是依据用户协议、主体授权、信息类型等多要素的整体性考量。比如，欧盟《一般数据保护条例》(GDPR)将个人信息细致划分为多种不同的使用情况，并且按分线划分为高、中、低三个等级，根据风险等级的不同为数据使用行为规定不同的义务。

因此，我国立法对个人信息的保护要根据不同的使用场景做出相对应的规定，适当增加互联网平台对具体使用场景的风险评估义务。比如，在改善服务、完善用户体验等场景下，平台无需经过消费者同意后就可以处理用户的个人信息；在其他商业分析使用等场景下，平台需要对个人信息的收集、分析和使用的过程和目的明确告知消费者。

（三）逐步完善市场监管机制

2021年，我国大数据产值突破了1.3万亿元大关，面对这样一个规模庞大的市场，不仅没有专门针对大数据产业发展的法律法规，且没有统一的监管管理部门。对此，我国可以借鉴域外治理经验，成立专门的数据信息监管部门，负责统一审查、监督和治理互联网平台的不当行为。此外，由于大数据产业涉及反垄断、工商等众多行政部门，且各部门拥有独立的数据系统，相互之间难以实现有效沟通、交流，造成效率低下。针对这一困境，可以在国家层面建立大数据监管平台，由数据信息监管部门带头，协调各个平台，加强数据、信息的共享交流，形成一个部门主管，多个部门协同的治理新局面。

 “大数据杀熟”行为不仅涉及到复杂的互联网信息技术，还涉及到差别定价、个人信息法律保护诸多法律规定，单一型人才已不能适应越来越复杂的执法需要。应当对执法人员加强专业技能培训，培养精通法律知识、经济学理论以及拥有计算机专业基础的复合型人才。

（四）健全消费者维权制度

互联网平台的“大数据杀熟”诉讼案件中，“谁主张、谁举证”的一般诉讼规则加重了平台用户的举证责任。对此，我国可以学习欧盟经验，针对“大数据杀熟”等互联网平台侵权诉讼，采取“取证责任倒置”规则，《民法典》为了更好的保护弱势群体的权益，方便其诉讼，明确规定了八种举证责任倒置的情况。在“杀熟”诉讼中确定举证责任倒置规则，只要用户能够证明自己在平台消费存在被“杀熟”的事实，该平台就应该举证证明其差异化定价行为的正当性和合理性，否则应由其承担相应赔偿责任。

此外，单个遭遇“杀熟”行为的消费者直接损失比较小，诉讼维权成本比较高。针对用户对小额损失维权积极性不高的问题,消费者协会可以代表平台用户提起公益诉讼，向侵权平台积极索赔，通过多种方式方便用户维权，对互联网平台的“杀熟”行为形成强力有效的制约。

（五）发挥平台企业自律作用

在互联网环境中，信息传播速度极快，平台一旦发生“杀熟”行为，会迅速在网络中传播发酵，一系列不当经营行为会相继曝光，引发消费者对该平台的信任危机，给企业信誉造极大损害，影响企业长远的发展。[8]因此，互联网平台在收集、分析和使用数据的过程中，不仅应该遵守法律的规定，还应当坚守道德的底线。平台应保证在用户明确知悉收集信息的内容、目的以及使用方式的情况下对数据进行合理使用，杜绝收集与改善服务和提升用户体验无关的经济收入、家庭情况等敏感信息，避免产生“杀熟”争议。

结语

大数据是一把双刃剑，一方面降低了互联网平台的运营成本、方便了我们的生活；但是另一方面，随着数据的累积和算法的精进，平台滥用数据和差别定价的行为也越来越普遍。“大数据杀熟”行为产生的根本原因在于互联网平台滥用算法权力，以及对用户数据的过度收集和使用。为了维护正常的市场竞争秩序；保护消费者的合法权益，对于“杀熟”这样新问题，在现有的法律框架之内，必须要对“杀熟”行为正确定性，改变我国传统的个人信息保护模式，加强大数据算法的监管力度，逐步建立大数据监管新模式。此外，也要完善“杀熟”行为的事后救济制度、加强市场监督管理、拓宽用户维权途径、发挥社会组织的作用，从根本上解决“大数据杀熟”问题。

参考文献

[1]许明月,陈小维.“大数据杀熟”行为的法律规制——以消费者权益保视角[J].西南石油大学学报(社会科学版),2021,23(06):72-80.

[2]胡元聪,冯一帆.大数据杀熟中消费者公平交易权保护探究[J].陕西师范大学学报(哲学社会科学版),2022,51(01):161-176.

[3]胥雅楠,王倩倩,董润,汪辛怡,吴峥.“大数据杀熟”的现状、问题与对策分析[J].改革与开放,2019(01):15-20.

[4]梁正,曾雄.“大数据杀熟”的政策应对：行为定性、监管困境与治理出路[J].科技与法律(中英文),2021(02):8-14.

[5]金幼芳,王凯莉,张汀菡.《个人信息保护法》视角下“大数据杀熟”的法律规制[J].浙江理工大学学报(社会科学版),2021,46(06):693-701.

[6]王潺.“大数据杀熟”该如何规制?——以新制度经济学和博弈论为视角的分析[J].暨南学报(哲学社会科学版),2021,43(06):52-64.

[7]李飞翔.“大数据杀熟”背后的伦理审思、治理与启示[J].东北大学学报(社会科学版),2020,22(01):7-15.

On the legal regulation of " killing familiarity behavior of Big Data "

MA Chi

(Harbin University of commerce , Harbin 150028)

Abstract：With the rapid development of modern science and technology, the popularization of the Internet and big data has facilitated our work and life. At the same time, the negative effects of the double-edged sword of science and technology are increasingly emerging, and " killing familiarity behavior of Big Data" is one of the representatives. The behavior of "killing familiarity" not only seriously infringes the platform users' right to personal information, right to know and right to fair trade, but also affects people's trust in the development of new technologies and harms the development of big data industry. In this regard, the legal regulation path of " killing familiarity behavior of Big Data" can be discussed from various perspectives such as improving the national supervision legislation and improving the consumer rights protection system, hoping to help protect the legitimate rights and interests of consumers and promote the orderly development of the big data industry.

Keywords: killing familiarity behavior of Big Data ; consumer rights ; Internet platform; algorithm of power